| Raum/Zeit: | NA 3/64, donnerstags, 8.15 - 10.00 Uhr |
| Erstmals am: | Donnerstag, 16.10.2008 |
| Dozent: | Prof. H. Dette |
Voraussetzungen:
Das Seminar richtet sich an Studierende im 5. und 7. Semester, die die Vorlesung "Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Mathematische Statistik" gehört haben und über gute Kenntnisse aus den Vorlesungen "Analysis I + II" und "Lineare Algebra und Geometrie I +II" verfügen. Kenntnisse aus der Vorlesung "Statistik 1" sind hilfreich. Auf Basis der Seminarvorträge können im Anschluss des Seminars Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten vergeben werden.
Beschreibung:
Das Seminar behandelt ein grundlegendes Thema der mathematischen Statistik: kann man durch eine "gute Versuchsplanung" bei gleichbleibendem Stichprobenumfang die Genauigkeit der statistischen Aussagen verbessern? Bei einem Vergleich von 2 Medikamenten A und B in einer klinischen Studie besteht offensichtlich eine schlechte Versuchsanordnung darin, alle Patienten mit dem Medikament A zu behandeln (dann hätte man keine Aussage über die Wirkung des Medikaments B) - aber was ist eine "gute" Versuchsanordnung? Die gleichmäßige Verteilung der Probanden auf beide Medikamente ist keineswegs optimal! Das Seminar liefert die mathematische Theorie, um solche Frage zu lösen. Themenschwerpunkte sind nichtlineare Regressionsmodelle, Frechet- und Gateaux-Ableitung, konvexe Optimierung, Geometrie und Algorithmen.
Literatur:
Andrej Pázman: Foundations of Optimum Experimental Design.